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?? 經驗模態分解(EMD)方法(平穩化過程)是一種全新的處理非平穩數據序列的方法
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%bivariate_EMD_illustration.m %illustration of the bivariate EMD extension on a real-world oceanographic signal%reproduces Fig. 3 in "Bivariate Empirical Mode Decomposition", G. Rilling,%P. Flandrin, P. Goncalves and J. M. Lilly, IEEE Signal Processing Letters%%G. Rilling 3/2007 email:  gabriel.rilling@ens-lyon.frload('float_position_record.mat','x');[imf,nb] = cemdc2_fix([],x,10,[],32);n = size(imf,1);figtitle1 = 'Float position record';figure('name',figtitle1)plot(x);xlabel('Displacement East (km) --- Real part')ylabel('Displacement North (km) --- Imaginary part')title(figtitle1)axis equal;set(gca,'Ylim',[-250,300])figtitle2 = 'Bivariate Empirical Mode Decomposition of Float signal';figure('name',figtitle2)subplot(n+1,1,1)plot(real(x))hold onplot(imag(x),'k--')axis tightylabel('signal')title(figtitle2)set(gca,'XTickLabel',{})minmin = @(x)min(x(:));maxmax = @(x)max(x(:));m = minmin([real(imf(1:end-1,:));imag(imf(1:end-1,:))]);M = maxmax([real(imf(1:end-1,:));imag(imf(1:end-1,:))]);for k = 1:n  subplot(n+1,1,k+1)  plot(real(imf(k,:)))  hold on  plot(imag(imf(k,:)),'k--')  axis([1,length(x),m,M])  ylabel(['d_',int2str(k)])  if k<n    set(gca,'XTickLabel',{})  endendylabel('res.')xlabel('Time (days)')axis tight

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